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“建議專家不要建議”為什么是對(duì)的？

過去的這個(gè)周末，人教版教材問題持續(xù)發(fā)酵，專家和機(jī)構(gòu)的公信力再一次遭遇危機(jī)。

這讓我們聯(lián)想起兩周前，有一句話反復(fù)上了熱搜，叫“建議專家不要建議”。

當(dāng)時(shí)就有媒體分析網(wǎng)友為什么不待見專家，大多數(shù)談的都是“公共話題”這一類方向。

網(wǎng)友對(duì)專家不買賬，一方面是認(rèn)為“專家站著說話不腰疼”，給建議不接地氣，當(dāng)然另一種情況是，如果專家本身“屁股就坐歪了”，那民眾不但不能相信，還要問責(zé)。

不過以上都屬于專家的主觀層面，我們要說的，是一個(gè)“建議專家不要建議”的客觀依據(jù)：

相信專家，你還真不如去相信機(jī)器。

就算你對(duì)專家不感冒，這個(gè)結(jié)論也多少有點(diǎn)反直覺，下面我們還是舉一個(gè)招聘的例子。

想象你是一個(gè)校長，你們學(xué)校要招一位行政主管，現(xiàn)在有兩位候選人，在此之前，兩位候選人經(jīng)過了層層面試，前幾輪的面試官分別從5個(gè)維度給兩位候選打了分（10分滿分），以下是他們各項(xiàng)得到的平均分：

候選A：領(lǐng)導(dǎo)力7分，表達(dá)能力6分，人際交往7分，業(yè)務(wù)技能8分，自我激勵(lì)8分

候選B：領(lǐng)導(dǎo)力8分，表達(dá)能力10分，人際交往6分，業(yè)務(wù)技能5分，自我激勵(lì)5分

請(qǐng)問校長，您覺得應(yīng)該要誰呢？

我們大概可以總結(jié)三種比較的思路：

1、最簡(jiǎn)單粗暴的，把每個(gè)人五項(xiàng)的分?jǐn)?shù)再平均一次，在這里A是7.2分，B是6.8分，所以要A。

2、往深想一層，A好像各方面能力比較平均，而B有一個(gè)明顯的長處，就是表達(dá)能力，10分是什么概念，就是前面所有面試過他的人都給了滿分，行政崗位，溝通表達(dá)能力是不是要比業(yè)務(wù)技能重要？如果是，那應(yīng)該選B。

3、再往深想一層，表達(dá)能力是重要，可是有多重要呢，比業(yè)務(wù)技能重要一倍？兩倍？所以是不是應(yīng)該結(jié)合一些數(shù)據(jù)，對(duì)這五個(gè)指標(biāo)做加權(quán)平均，這樣算出來的結(jié)果才更科學(xué)吧？

這里面，“思路2”是一種基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺的判斷，我們稱之為“臨床判斷”。專家們做出的判斷，基本都屬于“臨床判斷”，因?yàn)檫@個(gè)判斷一定要包含專家本人的主觀經(jīng)驗(yàn)（比如認(rèn)為表達(dá)能力是核心指標(biāo)）。

而與之相對(duì)的，“思路1”和“思路3”就叫做“機(jī)械判斷”，是基于數(shù)據(jù)的一種判斷，其中“思路1”是簡(jiǎn)單模型，“思路3”是復(fù)雜模型。

按照我們一般人的判斷，這三種思路，“思路1”好像是最不講道理的，所以是一個(gè)最差的策略，但真正的結(jié)論是：

“機(jī)械判斷”強(qiáng)于“臨床判斷”（也就是專家判斷），而“簡(jiǎn)單機(jī)械判斷”也并不比“復(fù)雜機(jī)械判斷”遜色。

剛才我們說的，候選A和候選B的案例來自一項(xiàng)真實(shí)的研究，其中“思路2”（也就是重視表達(dá)能力）這個(gè)臨床判斷，是眾多專家模型中比較典型的一款。

結(jié)果是，一群專業(yè)的心理學(xué)家，各自做了預(yù)測(cè)模型，但這個(gè)結(jié)果和實(shí)際工作表現(xiàn)之間的相關(guān)系數(shù)，只有0.15，這意味著專家的判斷跟扔硬幣效果差不多。

這個(gè)研究并不是孤例。早在2000年，有人曾綜合調(diào)查過136項(xiàng)研究，包括了各式各樣的預(yù)測(cè)主題，比如黃疸病的診斷、服兵役的適應(yīng)性、婚姻的滿意度等等比較復(fù)雜的判斷，結(jié)果是：

其中63項(xiàng)機(jī)械判斷更準(zhǔn)確，65項(xiàng)是機(jī)械判斷和臨床判斷同樣好，而只有8項(xiàng)是臨床判斷更好。

這里我們還沒有計(jì)算決策的成本問題，機(jī)械判斷顯然比臨床判斷快得多，而且根本不需要請(qǐng)專家，可謂省時(shí)省力省錢。

可這是為什么呢？奧秘其實(shí)很簡(jiǎn)單：只要是人做判斷，就必定會(huì)伴隨各種不可預(yù)知的干擾，我們之前有介紹過，這個(gè)東西叫做“噪聲”。（點(diǎn)擊回顧關(guān)于“噪聲”的解讀）

還是開頭的例子，為什么專家不會(huì)同意簡(jiǎn)單的取平均分方法呢？因?yàn)閷＜艺J(rèn)為這太一刀切了。

比如我們都聽過，有的數(shù)學(xué)天才，從小就是迷戀數(shù)學(xué)，但是英語非常差，如果取平均分，那這種數(shù)學(xué)天才肯定上不了大學(xué)了，我們不應(yīng)該僅僅因?yàn)橛⒄Z不好就抹殺一個(gè)天才，對(duì)嗎？

專家的邏輯是：我們應(yīng)該具體問題具體分析。這聽起來好像非常合情合理。

但是請(qǐng)注意，毛病恰恰出在這里——

我們往往高估了“具體問題具體分析”的有效性和可實(shí)操性。

開頭例子里的候選B，表達(dá)得分是滿分10分，這真的說明他是一個(gè)表達(dá)天才嗎？在只有兩個(gè)候選人的情況下，其中一個(gè)人表達(dá)得到了10分，這個(gè)10分只能被看做是一個(gè)“比較級(jí)”，而很可能不是“最高級(jí)”，這種情況下押寶在一項(xiàng)指標(biāo)上，很冒險(xiǎn)，并不靠譜。

更有可能的情況是：你以為的特殊情況，只不過是一般情況，你給自以為的特殊情況打了滿分，這個(gè)分?jǐn)?shù)虛高的可能性，要大于他真的值一個(gè)滿分。

所以“英語差的數(shù)學(xué)天才”，這個(gè)故事模型也是經(jīng)不起實(shí)操的，極少數(shù)真正的天才，的確可以通過自主招生之類的方式被錄取，但99.99%的學(xué)生不可能走這條路——

你以為自己是個(gè)數(shù)學(xué)天才，其實(shí)放到最頂級(jí)的那群人中間，可能又相形見絀了，所以想考好大學(xué)，請(qǐng)盡量把各科分?jǐn)?shù)都提上去。這本身就是最公平的選拔方式。

我們來總結(jié)一下，機(jī)械判斷和臨床判斷的區(qū)別到底是什么：

機(jī)械判斷的不足是，好像抹殺了一些“特殊情況”，缺少“微妙考慮”，但研究結(jié)果告訴我們，這些所謂微妙考慮帶來的收益，不如那些噪聲的破壞力大。

機(jī)械模型，沒有喜怒哀樂，哪怕用非常簡(jiǎn)單的甚至不合理的模型（比如在開頭例子中，隨機(jī)選一個(gè)打分項(xiàng)作為高權(quán)重），最后也有77%的概率比專家們強(qiáng)。

丹尼爾·卡尼曼對(duì)此有一句經(jīng)典評(píng)價(jià)：“你幾乎不可能制造一個(gè)比專家表現(xiàn)更差的模型?！?/strong>

實(shí)際上，用“機(jī)械判斷”，而不是遇事就請(qǐng)教專家，上世紀(jì)50年代就有例子。

1953年，麻醉學(xué)家阿普加就設(shè)計(jì)了一個(gè)判斷新生兒是否健康的模型，也叫阿普加評(píng)分（Apgar Scale），一共五個(gè)指標(biāo)：

膚色、心率、刺激反應(yīng)、肌肉張力、呼吸

然后，醫(yī)生對(duì)每一項(xiàng)進(jìn)行打分，可以打0分、1分或2分，比如膚色，全身是粉紅色給2分，四肢有青紫色給1分，全身青紫色給0分。

最后只需要把5項(xiàng)得分簡(jiǎn)單相加就行，不需要加權(quán)平均。這個(gè)模型滿分是10分，只要嬰兒總分達(dá)到7分，就是健康，4-6分，不太健康，0-3分，需要立刻采取急救措施。

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)對(duì)癌癥的篩查，也都有類似的評(píng)分系統(tǒng)，這種分幾個(gè)維度的判斷簡(jiǎn)單易行，相對(duì)不受醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)和水平的影響，事實(shí)證明準(zhǔn)確率很高。

但是，一個(gè)疑問就自然出現(xiàn)了：既然機(jī)械判斷這么有效，為什么并沒有在各行各業(yè)普及開呢？為什么很多時(shí)候我們聽到的，還是各路專家的意見呢？

比如在醫(yī)院，大部分診斷還是醫(yī)生的臨床診斷，而不是真的用了模型，而像開頭說的招聘場(chǎng)景，或者公司要不要開啟一個(gè)新的項(xiàng)目，類似這樣的決策，“打分法”好像并沒有被嚴(yán)肅的采納過。

這里除了增加就業(yè)機(jī)會(huì)的社會(huì)學(xué)意義之外（真的都用打分法很多人就要下崗了），還有一個(gè)非常重要的原因：

人類對(duì)機(jī)械判斷的容忍度太低了。

試想，如果人類判斷錯(cuò)了（事實(shí)上專家們幾乎天天都在犯錯(cuò)），我們雖然會(huì)吐槽，但終究覺得這是正常情況，因?yàn)槿吮緛砭蜁?huì)犯錯(cuò)；但是如果機(jī)械模型錯(cuò)了，或者說算法錯(cuò)了，哪怕就錯(cuò)一兩次，我們就會(huì)產(chǎn)生質(zhì)疑，可能再也不敢用了。

這有點(diǎn)像現(xiàn)在的自動(dòng)駕駛技術(shù)。在可以預(yù)見的將來，自動(dòng)駕駛發(fā)生事故的概率，一定會(huì)比人類司機(jī)要低，這是一定的，但是我們內(nèi)心能容忍人類的事故，卻不太能容忍自動(dòng)駕駛因?yàn)槌绦騿栴}而出事（特斯拉肯定同意這個(gè)說法）。

換句話說，我們認(rèn)為犯錯(cuò)是人類的特權(quán)，但機(jī)器就不應(yīng)該犯錯(cuò)。

從這個(gè)意義上說，雖然我們“建議專家不要建議”，可是真到了讓機(jī)器讓模型給建議的地步，我們也難免會(huì)遲疑。

最后也許我們沒有聽專家的，卻聽了親戚、鄰居或者校友的建議（但這些人的建議也并不比專家強(qiáng)），這大概也是一種難以克服的人性——

前面講了那么多，到頭來你也不敢真的相信機(jī)器和模型。

比如孩子高考之后填報(bào)志愿，全家人在幾所高校和幾個(gè)專業(yè)之間舉棋不定，很多人在這個(gè)時(shí)候會(huì)選擇請(qǐng)教親朋好友：只要我請(qǐng)教的這個(gè)人日常表現(xiàn)很靠譜，那么他的建議應(yīng)該也靠譜吧？

有沒有比這更好的決策方法呢？也許這時(shí)你需要一個(gè)“無情的機(jī)器”。

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